ProgressDialog在 AsyncTaskTask 中的单独使用

本文详细介绍AsyncTask类在Android开发中的应用实例,包括自定义AsyncTask子类实现后台任务的加载及UI更新流程,通过具体代码展示如何正确地使用onPreExecute、doInBackground与onPostExecute方法。

public class AsyncClass extends AsyncTask<Void, String, Void> { 
   
private Context context; 
   
ProgressDialog dialog; 
 
       
public AsyncClass(Context cxt) { 
            context
= cxt; 
            dialog
= new ProgressDialog(context); 
       
} 
 
       
@Override 
       
protected void onPreExecute() { 
            dialog
.setTitle("Please wait"); 
            dialog
.show(); 
       
} 
 
       
@Override 
       
protected Void doInBackground(Void... unused) { 
           
SystemClock.sleep(2000); 
           
return (null); 
       
} 
 
       
@Override 
       
protected void onPostExecute(Void unused) { 
            dialog
.dismiss(); 
       
} 
   
} 

2.使用

private class PrepareAdapter1 extends AsyncTask<Void,Void,ContactsListCursorAdapter > { 
   
ProgressDialog dialog; 
   
@Override 
   
protected void onPreExecute() { 
        dialog
= new ProgressDialog(viewContacts.this); 
        dialog
.setMessage(getString(R.string.please_wait_while_loading)); 
        dialog
.setIndeterminate(true); 
        dialog
.setCancelable(false); 
        dialog
.show(); 
   
} 
   
/* (non-Javadoc) 
     * @see android.os.AsyncTask#doInBackground(Params[]) 
     */
 
   
@Override 
   
protected ContactsListCursorAdapter doInBackground(Void... params) { 
        cur1
= objItem.getContacts(); 
        startManagingCursor
(cur1); 
 
        adapter1
= new ContactsListCursorAdapter (viewContacts.this, 
                R
.layout.contact_for_listitem, cur1, new String[] {}, new int[] {}); 
 
       
return adapter1; 
   
} 
 
   
protected void onPostExecute(ContactsListCursorAdapter result) { 
        list
.setAdapter(result); 
        dialog
.dismiss(); 
   
} 
} 

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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